Multisensorsysteme: Unterschied zwischen den Versionen

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* Verfahren zur Multisensor-Datenfusion
* Verfahren zur Multisensor-Datenfusion
* Verfahren zum Objekttracking
* Verfahren zum Objekttracking
* Komplementärfilter
* optional: SLAM


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** Quelltext-Lesbarkeit
** Quelltext-Lesbarkeit
** Nachhaltigkeit
** Nachhaltigkeit
* Abgabetermine für die Teilprüfungen
* Prüfungstermine der Teilprüfungen
<!-- # [[Teilprüfung 1 - Kalman-Filter WS17/18 |Kalman-Filter]]: 22.11.2017 -->
<!-- # [[Teilprüfung 1 - Kalman-Filter WS17/18 |Kalman-Filter]]: 22.11.2017  
# Kalman-Filter: 22.11.2017
# Kalman-Filter: 22.11.2018
# Komplementärfilter: 13.01.2018
# Komplementärfilter: 16.01.2019
-->
* Ein Beispiel liegt für Sie im Ordner <code>Klausurvorbereitung</code>. Orientieren Sie sich an der Programmstruktur.
* Ein Beispiel liegt für Sie im Ordner <code>Klausurvorbereitung</code>. Orientieren Sie sich an der Programmstruktur.
== [[Multisensorsysteme - Vereinbarungen WS1920|Vereinbarungen WS 19/20]] ==
== [[Multisensorsysteme - Themen WS1718|Themen WS 17/18]] ==


== Themen - Kalman-Filter ==
{| class="wikitable"
|-
! #                      !! Thema  !! Bearbeiter
|-
| 1 || Kugel rollt auf Teppich und verschwindet kurzzeitig in einem Karton || Prof. Schneider
|-
| 2 || Hexbug wird im Videobild verfolgt|| Prof. Schneider
|-
| 3 || Autonomer mobiler Roboter mit verrauschten Sensor Signalen || [[Benutzer:Phillip_Blunck| Phillip Blunck]]
|-
| 4 || Fahrzeug fährt in Tunnel und verliert GPS || [[Benutzer:Tom_Niehaus| Tom Niehaus]]
|-
| 5 || Verfolgung Ardumower mit GroundTruth System || [[Benutzer:Marcel_Kreuer|Marcel Kreuer]]
|-
| 6 || RobiTobi wird über Kamera getrackt und Bild fällt kurz aus || Jan Auf der Landwehr
|-
| 7 || Ein Stapler bewegt sich in einer Lagerhalle und der Fahrtweg wird aufgenommen || [[Benutzer:Nils_Busemann|Nils Busemann]]
|-
| 8 || U-Boot wird getrackt und taucht ab und wieder auf || [[Benutzer:Florian_Mueller|Florian Mueller]]
|-
| 9 || Ein Flugzeug wird beim Starten verfolgt|| [[Benutzer:Maik_Schmotz|Maik Schmotz]]
|-
| 10 || Ein Wingsuit-Flieger fliegt durch die Luft und verschwindet kurz hinter einem Berg || [[Benutzer:Matthias_Maas|Matthias Maas]]
|-
| 11 || Beim Senkrechtstart einer Rakete tritt bei dem Beschleunigungssensor ein Wackelkontakt auf|| [[Benutzer:Alexander_Soschnikow|Alexander Soschnikow]]
|-
| 12 || Laufweg eines Tieres auf einer Wiese wird per Kamera an einer Drone verfolgt|| [[Benutzer:Simon_Kohfeld|Simon Kohfeld]]
|-
| 13 || Ein Kind geht an der anderen Straßenseite entlang und ist kurzzeitig hinter einem vorbeifahrenden Auto verschwunden|| [[Benutzer:Marius Schaffer|Marius Schaffer]]
|-
|}


== FAQ ==
== FAQ ==

Aktuelle Version vom 20. Januar 2020, 10:42 Uhr

Dozent: Prof. Schneider

Lernergebnisse/Kompetenzen

Die Studierenden können geeignete Methoden zur Multisensordatenfusion und zum Objekttracking auswählen und umsetzten.

Inhalte

  • Einführung Multisensorsysteme
  • Auffrischung der statistischen Grundlagen (z.B. Satz von Bayes)
  • Einführung in die Schätztheorie
  • Zustandsraum-Modell
  • Kalman-Filter
  • Verfahren zur Multisensor-Datenzuordnung
  • Verfahren zur Multisensor-Datenfusion
  • Verfahren zum Objekttracking
  • Komplementärfilter
  • optional: SLAM


Erwartungen an Ihre Lösungen

  • Berücksichtigen Sie die in den Veranstaltungen genannten Leitregeln für wissenschaftliches Arbeiten.
  • Nutzen Sie Matlab Simulation und ggf. praktische Versuche, um Ihre Ergebnisse zu belegen.
  • Beachten Sie das Kursmaterial in Moodle und SVN.
  • Archivieren Sie Ihre Daten nachhaltig im dafür vorgesehenen SVN Ordner.
  • Nutzen Sie SVN während des Semesters als Versionierungstool.
  • Halten Sie sich beim Erstellen von Quelltext an die Programmierrichtlinien für Matlab.
  • Erleichtern Sie die Verwendung Ihrer Quellen durch Kommentare, Header, Hilfedatei und ReadMe.txt.

Prüfung

  • In der Prüfung wird Ihnen ein praktisches Problem präsentiert, welches Sie in einem gesteckten Zeitrahmen zu lösen haben.
  • Befolgen Sie die Anweisungen auf dem Prüfungsbogen.
  • Sichern Sie Ihre Ergebnisse in dem dafür vorgesehenen Ordner in SVN.
  • Die Bewertung erfolgt an den hier aufgeführten Kriterien
    • Vollständigkeit
    • Ergebnisqualität
    • Quelltext-Effizienz
    • Quelltext-Lesbarkeit
    • Nachhaltigkeit
  • Prüfungstermine der Teilprüfungen
  • Ein Beispiel liegt für Sie im Ordner Klausurvorbereitung. Orientieren Sie sich an der Programmstruktur.

Vereinbarungen WS 19/20

Themen WS 17/18

FAQ

  • Können Sie Beispiele für das zu modellierenden Modell nennen?
    • Ein Auto steht, beschleunigt, fährt mit konstanter Geschwindigkeit in einer Ebene und verzögert wieder bis zum Stillstand.
    • Der schräge Wurf eines Balls.
    • Ein Flummi hüpft bis zum Stillstand.
    • Ein Ball rollt über einen Rasen.
    • Eine Kugel taucht in Wasser ein.

Siehe auch

Literatur

  • Bar-Shalom, Y.: Multitarget-Multisensor Tracking : Advanced Applications. Norwood: Artech House, 1990
  • Bar-Shalom, Y.; Li, X.-R.: Estimation and Tracking : Principles, Techniques and Software. Norwood: Artech House, 1993
  • Blackman, S. S.: Multiple-Target Tracking with Radar Applications. Norwood: Artech House, 1986
  • Blackman, S. S.; Popoli, R.: Design and Analysis of Modern Tracking Systems. Norwood: Artech House, 1999
  • Brooks, R. R.; Iyengar, S. S.: Multi-Sensor Fusion : Fundamentals and Applications with Software. Upper Saddle River : Prentice-Hall, 1998
  • Kim, P: Kalman-Filter für Einsteiger. Leipzig: CreateSpace, 2016. ISBN 978-1-50272-378-9
  • Mitchell, H.B.: Multi-Sensor Data Fusion: An Introduction. Berlin Heidelberg: Springer, 2010. ISBN 978-3540714637
  • Raol, J. R.: Multi-Sensor Data Fusion with MATLAB. Crc Pr Inc, 2009. ISBN 978-1439800034
  • Sanjeev, B.; u.a: Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. DSTO, 2004. ISBN 1-58053-631-x
  • Subhash, C.; u.a.: Fundamentals of Object Tracking. Cambridge University Press, 2011. ISBN 978-0521876285
  • Thomas, C.: Sensor Fusion and Its Applications. URL: www.sciyo.com


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